Data merupakan aset penting bagi perusahaan. Sebab, dari informasi data ini Anda bisa memproyeksikan apa yang mesti dilakukan untuk pengembangan bisnis ke depannya. Untuk itulah data ini harus digali, dikumpulkan dan diolah.
Tetapi, bukan soal yang mudah dalam mengumpulkan informasi dan melakukan penambangan data ini. Banyak sekalian permasalahan yang bisa ditemui saat melakukan penambangan data (data mining). Lalu, apa itu data mining? Bagaimana metode, fungsi dan manfaatnya?
Baca Juga: Apa itu Big Data? Pengertian, Manfaat, Cara Kerja dan Contohnya
Pengertian Data Mining
Data mining adalah suatu proses penambangan informasi penting dari suatu data. Informasi penting ini didapat dari suatu proses yang amat rumit seperti menggunakan artificial intelligence, teknik statistik, ilmu matematika, machine learning, dan lain sebagainya. Teknik-teknik rumit tersebut nantinya akan mengidentifikasi dan mengekstraksi informasi yang bermanfaat dari suatu database besar.
Fungsi Data Mining
Data mining ini memiliki banyak fungsi. Tetapi, yang paling utama adalah sebagai fungsi descriptive dan fungsi predictive. Fungsi data mining yang lainnya, yaitu: characterization, discrimination, association, classification, clustering, outlier and trend analysis, dan sebagainya.
Fungsi deskripsi dalam data mining adalah sebuah fungsi untuk memahami lebih jauh tentang data yang diamati. Dengan melakukan sebuah proses diharap bisa mengetahui perilaku dari sebuah data tersebut. Data tersebut itulah yang nantinya dapat digunakan untuk mengetahui karakteristik dari data yang dimaksud. Dengan menggunakan fungsi descriptive data mining, maka nantinya bisa menemukan pola tertentu yang tersembunyi dalam sebuah data. Dengan kata lain jika pola yang berulang dan bernilai itulah karakteristik sebuah data bisa diketahui.
Sedangkan fungsi prediksi merupakan sebuah fungsi bagaimana sebuah proses nantinya akan menemukan pola tertentu dari suatu data. Pola-pola tersebut dapat diketahui dari berbagai variabel yang ada pada data. Ketika sudah menemukan pola, maka pola yang didapat tersebut bisa digunakan untuk memprediksi variabel lain yang belum diketahui nilai ataupun jenisnya. Oleh karena itu, fungsi ini memudahkan dan menguntungkan bagi siapapun yang memerlukan prediksi yang akurat.
Ada beberapa tahapan dalam proses pengumpulan informasi, yang dimulai dari data mentah dan berakhir dengan pengetahuan atau informasi yang telah diolah. Secara sederhana, tahapan yang dilakukan pada proses data mining diawali dari seleksi data dari data sumber ke data target, tahap pre-processing untuk memperbaiki kualitas data, transformasi, data mining serta tahap interpretasi dan evaluasi yang menghasilkan output berupa pengetahuan baru yang diharapkan memberikan kontribusi yang lebih baik.
Secara lebih lengkap, proses tersebut mencakup:
Data Cleansing, yaitu proses dimana data-data yang tidak lengkap, mengandung error dan tidak konsisten dibuang dari koleksi data. Ketahui juga data lifecycle management untuk mengetahui tentang pengolahan data. Data Integration, yaitu proses integrasi data dimana yang berulang akan dikombinasikan. Selection, yaitu proses seleksi atau pemilihan data yang relevan terhadap analisis untuk diterima dari koleksi data yang ada.
Tahapan selanjutnya adalah Data Transformation, yaitu proses transformasi data yang sudah dipilih ke dalam bentuk mining procedure melalui cara dan agresi data. Data Mining, merupakan proses yang paling penting dimana akan dilakukan berbagai teknik yang diaplikasikan untuk mengekstrak berbagai pola-pola potensial untuk mendapatkan data yang berguna. Pattern Evolution, yaitu sebuah proses dimana pola-pola menarik yang sebelumnya sudah ditemukan dengan identifikasi berdasarkan measure yang telah diberikan. Knowledge Presentation, merupakan proses tahap terakhir. Dalam hal ini digunakan teknik visualisasi yang bertujuan membantu user sehingga mengerti dalam menginterpretasikan hasil dari penambangan data.
Baca Juga: Kecerdasan Buatan Artificial Intelligence (AI) dan Contohnya
Penerapan Data mining
Nah, dalam proses penambangan atau pengumpulan data tersebut ada beberapa teknik yang digunakan. Antara lain:
Predictive Modeling, yang memiliki dua teknik yaitu Classification dan Value Prediction; Database Segmentation, dengan melakukan partisi database menjadi sejumlah segmen, cluster, atau record yang sama;
Link analysis, yaitu sebuah teknik untuk membuat hubungan antara record yang individu atau sekumpulan record dalam database;
Deviation detection, yaitu sebuah teknik untuk mengidentifikasi outlier yang mengekspresikan sebuah deviasi dari ekspektasi yang sudah diketahui sebelumnya.
Nearest Neighbour, yaitu teknik yang memprediksi pengelompokan. Ini merupakan teknik tertua yang digunakan dalam data mining.
Clustering, merupakan teknik untuk mengklasifikasikan data berdasarkan kriteria masing-masing data. Decision Tree, yang merupakan teknik generasi selanjutnya, dimana teknik ini adalah sebuah model prediktif yang dapat digambarkan seperti pohon. Setiap node yang terdapat dalam struktur pohon tersebut mewakili sebuah pertanyaan yang digunakan untuk menggolongkan data.
Manfaat Data Mining
Tentu saja, ada banyak manfaat dari penambangan data ini bagi berbagai keperluan bisnis. Misalnya, di dunia pemasaran, data mining ini dapat digunakan untuk target pemasaran, manajemen hubungan pelanggan (CRM), analisa pasar, analisa kebutuhan pelanggan, profiling pelanggan, cross-selling, segmentasi pasar. Selain itu, data ming dapat digunakan untuk prediksi, retensi pelanggan, underwriting yang lebih baik, quality control, analisis kompetitif.
Termasuk berfungsi untuk mencari dan mendeteksi fraud pada sebuah sistem. Dengan menggunakan data mining, maka akan bisa melihat jutaan transaksi yang masuk (*dari berbagai sumber).
Metode Data Mining
Proses Pengumpulan Data
Bagaimana proses data diambil? Sebenarnya, pengumpulan data dilakukan melalui proses knowledge discovery in databases atau KDD. Proses tersebut diawali dari data mentahan, dan terus dilakukan hingga berakhir pada informasi atau pengetahuan yang sudah diolah.
Berikut adalah proses pengumpulan data pada data mining:
Data cleansing: Pembuangan data yang tak lengkap, tidak konsisten dan mengandung error.
Data integration: Mengintegrasi atau menggabungkan data yang berulang untuk kemudian dikombinasikan atau digabungkan.
Selection: Proses pemilihan atau seleksi data yang berhubungan atau relevan pada analisis dan diterima dari kumpulan data yang tersedia.
Data transformation: Transformasi atau perubahan data yang telah dipilih dalam bentuk prosedur penambangan melalui cara serta agresi data.
Data mining: Proses paling penting, yakni pengaplikasian beragam teknik untuk mengekstrak sejumlah pola potensial guna mendapatkan data atau informasi yang bermanfaat.
Pattern evolution: Proses yang mana pola atau pattern menarik yang telah ditemukan sebelumnya dengan identifikasi berdasar pengukuran yang sudah diberikan.
Knowledge presentation: Proses terakhir menggunakan teknik visualisasi yang dimaksudkan untuk membantu pengguna dalam memahami serta menginterpretasikan hasil penambangan data.
Permasalahan yang Sering Muncul pada Data Mining
Mengumpulkan informasi serta penambangan data bukanlah suatu perkara yang mudah untuk dilakukan. Agar mampu mendapatkan daya yang berguna ke depannya, sering kali akan ada banyak permasalahan yang muncul. Berikut adalah beberapa permasalahan yang sering kali terjadi pada aktivitas data mining.
Permasalahan
Metodologi Mining
- Data mining pada jenis pengetahuan serta tipe data yang berbeda.
- Efisiensi, efektivitas, serta skalabilitas kinerja.
- Evaluasi pola atau masalah ketertarikan.
- Pemasukan background pengetahuan.
- Menangani kebisingan serta data yang tak lengkap.
- Metode mining paralel, tambahan, dan terdistribusi.
- Integrasi atau penyatuan pengetahuan yang didapatkan dengan pengetahuan yang sebelumnya sudah ada.
User Interaction
- Bahasa kuari data mining dan juga penambangan ad-hoc.
- Visualisasi hasil data mining.
- Penambangan pengetahuan interactive pada beberapa tingkatan abstraksi.
Applications & Social Impacts
- Data mining tak terlihat dan khusus domain.
- Perlindungan integritas, privasi, dan keamanan data.
Market Analysis & Management
Pada sektor pemasaran, data mining biasanya dipakai untuk marketing target, analisis pasar, segmentasi market, cross selling, dan CRM atau manajemen hubungan pelanggan. Berikut adalah beberapa contoh penerapan data mining pada sektor pemasaran.
Target Pemasaran: Menemukan kelompok konsumen “model” yang mempunyai karakteristik sama. Misalnya, minat, kebiasaan belanja, tingkat pendapatan, dan lain sebagainya, maupun menentukan pattern atau pola pembelian konsumen seiring berjalannya waktu.
Analisis Lalu Lintas Market: Menemukan hubungan antara produk penjualan dengan prediksi berdasarkan asosiasinya.
Profiling Konsumen: Jenis pelanggan seperti apa yang membeli barang atau jasa. Klasifikasi atau pengelompokan konsumen.
Analisis Kebutuhan Konsumen: Identifikasi produk yang terbaik bagi sejumlah kelompok pelanggan, memperkirakan faktor yang mampu menarik konsumen baru, laporan ringkasan multidimensi, penyediaan data ringkasan, dan informasi ringkasan statistik.
Corporate Analysis dan Risk Management
Penerapan penambangan data pada sektor perusahaan umumnya dipakai untuk retensi pelanggan, prediksi, analisis kompetitif, kontrol kualitas, dan memperbaiki underwriting. Berikut adalah beberapa contoh penerapan data mining pada sektor tersebut.
Perencanaan Finansial & Evaluasi Aset: Analisis serta perkiraan arus kas, analisis cross sectional serta time series, dan analisis klaim kontinjensi guna mengevaluasi aset.
Planning Sumber Daya: Merangkum serta membandingkan sumber daya serta pengeluaran.
Persaingan: memantau kompetitor dan juga arah pasar, mengatur strategi menetapkan harga pasaran yang kompetitif, mengklasifikasikan konsumen pada kelompok tertentu, dan menetapkan harga dengan basis kelas prosedur.
Fraud Detection dan Mining Unusual Patterns
Penerapan data mining lainnya juga bisa dilakukan untuk mendeteksi serta mencari fraud di sebuah sistem. Melalui data mining, setiap transaksi yang diterima akan bisa dilihat dengan lebih cepat dan menyeluruh. Berikut adalah contoh penerapan data mining pada aspek ini.
Pendekatan: Konstruksi dan clustering model untuk analisis outlier dan penipuan.
Aplikasi: Layanan ritel, kesehatan, telecomm, kartu kredit. Sebagai contoh, asuransi otomatis, asuransi kesehatan, pencucian uang, dan analisis pola penyimpangan terhadap norma yang diharapkan.
Efektif Kumpulkan Informasi yang Dibutuhkan dengan Data Mining
Itulah sederet informasi penting terkait pengertian data mining, fungsi, dan contoh penerapannya. Secara umum, data mining adalah proses pengumpulan informasi dari sebuah sumber data yang sangat besar untuk mencapai tujuan tertentu dan bisa berguna di hampir semua industri atau sektor apa pun. Oleh karena itu, memahami teknik, metode, dan permasalahan yang muncul pada data mining amat penting untuk dilakukan.
Baca Juga: Pengertian Keamanan Jaringan dan Cara Kerjanya
Nah, itulah pembahasan mengenai data mining, semoga bermanfaat untuk anda dan teman-teman. Jika anda mimiliki pertanyaan, silahkan ajukan pertanyaan anda di kolom komentar. Terima kasih telah berkunjung di blog kami dan sampai jumpa pada postingan kami yang lainnya.
Referensi:
https://nagitec.com/apa-itu-data-mining/
https://www.cermati.com/artikel/data-mining-pengertian-fungsi-penerapan-dan-metode-pengambilannya
Posting Komentar untuk "Apa itu Data Mining? Pengertian, Fungsi dan Penerapan Data Mining"